JP3388180B2 - 目標追尾装置および目標追尾方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、目標追尾装置およ
び目標追尾方法に係り、特に、レーダセンサを用いて追
尾目標を追尾する目標追尾装置および目標追尾方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば、“Multiple Target
Tracking with Radar Application”(S.S.Blackmann，A
rtech House，Dedham，1986)に開示される如く、レーダ
センサを用いた目標追尾装置が知られている。従来のレ
ーダセンサは、レーダセンサによる走査毎に得られるビ
デオ信号に基づいて、追尾目標の形状を検出し、更にそ
の形状に基づいて追尾目標の重心を検出する。そして、
検出された重心位置に基づいて、追尾目標の運動状態、
すなわち、追尾目標の位置や速度等を検出する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】目標追尾装置は、追尾
目標の旋回状態を正確に検出し得ることが望ましい。し
かし、追尾目標の運動が直進運動から旋回運動に変化し
ても、追尾目標の重心にはその変化が反映され難い。こ
のため、上記従来の目標追尾装置においては、追尾目標
が旋回運動を開始した後に、その旋回運動の開始を速や
かに検出することが困難であった。

【０００４】本発明は、上記のような課題を解決するた
めになされたもので、追尾目標の旋回状態を速やかに、
かつ、正確に検出し得る目標追尾装置を提供することを
第１の目的とする。

【０００５】また、本発明は、追尾目標の旋回状態を速
やかに、かつ、正確に検出し得る目標追尾方法を提供す
ることを第２の目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
目標追尾装置は、追尾目標の機影から追尾目標の重心を
検出する機能を有する目標追尾装置であって、前記重心
と異なる前記追尾目標上の点の動きに基づいて、前記追
尾目標の旋回状態を検出する旋回状態検出手段を備える
ものである。

【０００７】本発明の請求項２に係る目標追尾装置は、
前記追尾目標の機影から前記追尾目標の長軸方向を検出
し、前記追尾目標の前記長軸方向の端部を前記所定点と
する所定点設定手段を備えるものである。

【０００８】本発明の請求項３に係る目標追尾装置は、
前記所定点を前記追尾目標のヒット出力の任意の点に設
定する第2の所定点設定手段を備えるものである。

【０００９】本発明の請求項４に係る目標追尾装置は、
前記重心から所定長離れた前記追尾目標上の点を前記所
定点とする第３の所定点設定手段を備えるものである。

【００１０】本発明の請求項５に係る目標追尾装置は、
観測により、所定時刻における前記重心の状態を表す観
測値を得る観測値取得手段と、所定時刻前の前記追尾目
標の動きに基づいて、前記所定時刻における前記重心の
状態を表す予測値を予測する予測値取得手段と、前記観
測値と前記予測値とを所定ゲインで平滑することにより
平滑値を得る平滑値取得手段と、前記追尾目標の旋回状
態に応じて前記所定ゲインを変更するゲイン変更手段
と、を備えるものである。

【００１１】本発明の請求項６に係る目標追尾装置は、
前記ゲイン変更手段が、駆動雑音を含むパラメータに基
づいて、前記駆動雑音が大きいほど前記平滑値に前記観
測値が大きく反映されるように前記所定ゲインを演算す
るゲイン演算手段と、前記追尾目標が旋回運動中である
場合に、前記追尾目標が非旋回運動中である場合に比し
て前記駆動雑音を大きな値とする駆動雑音制御手段と、
を備えるものである。

【００１２】本発明の請求項７に係る目標追尾装置は、
所定時刻前の前記追尾目標の状態に基づいて、所定時刻
における前記追尾目標の存在領域を予測し、その予測領
域を前記所定時刻における追尾ゲートとして設定する追
尾ゲート設定手段と、前記追尾目標の旋回状態に基づい
て前記追尾ゲートの大きさを変更するゲート制御手段
と、を備えるものである。

【００１３】本発明の請求項８に係る目標追尾装置は、
前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記追尾目標を監
視するサンプリング間隔を制御するサンプリング間隔制
御手段を備えるものである。

【００１４】本発明の請求項９に係る目標追尾装置は、
前記追尾目標の運動状態を表す所定次数の状態変数を含
む状態変数ベクトルを求める状態変数ベクトル演算手段
と、前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記所定次数
を変更する変数次数変更手段と、を備えるものである。

【００１５】本発明の請求項１０に係る目標追尾装置
は、前記状態変数ベクトル演算手段が、前記追尾目標の
位置、速度および加速度で構成される第１の状態変数ベ
クトルを求める第１追尾フィルタ手段と、前記追尾目標
の位置および速度で構成される第２の状態変数ベクトル
を求める第２追尾フィルタ手段と、を備え、前記変数次
数変更手段は、前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前
記第１追尾フィルタ手段および前記第２追尾フィルタ手
段の何れか一方を選択的に作動させるものである。

【００１６】本発明の請求項１１に係る目標追尾装置
は、複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定手段と、前記
複数の運動モデル間の推移確率を求める推移確率演算手
段と、前記複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記
追尾目標の運動諸元を、前記推移確率を基礎として統合
する運動諸元統合手段と、前記追尾目標の旋回状態に基
づいて前記推移確率を変更する推移確率制御手段と、を
備えるものである。

【００１７】本発明の請求項１２に係る目標追尾装置
は、前記複数の運動モデルが、前記追尾目標の位置、速
度および加速度で構成される状態変数ベクトルを推定す
る第１運動モデルと、前記追尾目標の位置および速度で
構成される状態変数ベクトルを推定する第２運動モデル
と、を含むものである。

【００１８】本発明の請求項１３に係る目標追尾装置
は、複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定手段と、前記
複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目標の
運動諸元を、前記複数の運動モデルの成立確率を基礎と
して統合する第２運動諸元統合手段と、前記追尾目標の
旋回状態に基づいて、前記追尾目標の状態を把握するう
えで適切な運動モデルの成立確率が相対的に高まるよう
に前記複数の運動モデルに対する成立確率を設定する信
頼度制御手段と、を備えるものである。

【００１９】本発明の請求項１４に係る目標追尾装置
は、前記複数の運動モデルが、前記追尾目標の位置、速
度および加速度で構成される状態変数ベクトルを推定す
る第１運動モデルと、前記追尾目標の位置および速度で
構成される状態変数ベクトルを推定する第２運動モデル
とを含み、前記信頼度制御手段が、追尾目標の旋回運動
中に前記第１運動モデルの成立確率を１とし、かつ、前
記第２運動モデルの成立確率を０とし、また、追尾目標
の非旋回運動中に前記第１運動モデルの成立確率を０と
し、かつ、前記第２運動モデルの成立確率を０とするも
のである。

【００２０】本発明の請求項１５に係る目標追尾方法
は、追尾目標の機影から追尾目標の重心を検出するステ
ップを有する目標追尾方法であって、前記重心と異なる
前記追尾目標上の所定点の動きに基づいて、前記追尾目
標の旋回状態を検出する旋回状態検出ステップを備える
ものである。

【００２１】本発明の請求項１６に係る目標追尾方法
は、所定時刻前の前記追尾目標の状態に基づいて、所定
時刻における前記追尾目標の存在領域を予測し、その予
測領域を前記所定時刻における追尾ゲートとして設定す
る追尾ゲート設定ステップと、前記追尾目標の旋回状態
に基づいて前記追尾ゲートの大きさを変更するゲート制
御ステップと、を備えるものである。

【００２２】本発明の請求項１７に係る目標追尾方法
は、前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記追尾目標
を監視するサンプリング間隔を制御するサンプリング間
隔制御ステップを備えるものである。

【００２３】本発明の請求項１８に係る目標追尾方法
は、前記追尾目標の運動状態を表す所定次数の状態変数
を含む状態変数ベクトルを求める状態変数ベクトル演算
ステップと、前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記
所定次数を変更する変数次数変更ステップと、を備える
ものである。

【００２４】本発明の請求項１９に係る目標追尾方法
は、複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定ステップと、
前記複数の運動モデル間の推移確率を求める推移確率演
算ステップと、前記複数の運動モデルのそれぞれに対応
する前記追尾目標の運動諸元を、前記推移確率を基礎と
して統合する運動諸元統合ステップと、前記追尾目標の
旋回状態に基づいて前記推移確率を変更する推移確率制
御ステップと、を備えるものである。

【００２５】本発明の請求項２０に係る目標追尾方法
は、複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定ステップと、
前記複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
標の運動諸元を、前記複数の運動モデルの成立確率を基
礎として統合する第２運動諸元統合ステップと、前記追
尾目標の旋回状態に基づいて、前記追尾目標の状態を把
握するうえで適切な運動モデルの成立確率が相対的に高
まるように前記複数の運動モデルに対する成立確率を設
定する信頼度制御ステップと、を備えるものである。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの発明の
実施の形態について説明する。尚、各図において共通す
る要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略す
る。

【００２７】実施の形態１．図１は、本発明の実施の形
態１の目標追尾装置のブロック構成図を示す。図１に示
す如く、本実施形態の目標追尾装置は、量子化部１０を
備えている。量子化部１０には、レーダセンサ（図示せ
ず）により、走査毎に検出されるビデオ信号が入力され
る。量子化部１０は、後述する追尾ゲート内のビデオ信
号を２値化してターゲットテーブルを作成する。

【００２８】図２は、量子化部１０により作成されるタ
ーゲットテーブルの一例を示す。本実施形態において、
レーダセンサには、航空機の形状を検出できる程度の高
い分解能が与えられている。図２に示すターゲットテー
ブルは、レーダセンサが航空機の機影を捕らえた場合に
得られるテーブルの一例である。

【００２９】量子化部１０に供給されるビデオ信号は、
方位軸とレンジ軸とで定められた２次元座標上に配置さ
れる複数の画素信号で構成されている。量子化部１０
は、ビデオ信号を構成する個々の画素信号を所定のしき
い値と比較することにより２値化処理を行う。上記のし
きい値は、画素信号に対応する領域に何らかの追尾目標
が存在するか否かを判別するための値に設定されてい
る。

【００３０】従って、上記の２値化処理によれば、ター
ゲットテーブル上の領域は、追尾目標が存在すると推定
される領域と、追尾目標が存在しないと推定される領域
とに区分される。図２に示すターゲットテーブルは、白
抜きの部分が追尾目標が存在しないと推定される領域で
あり、他の部分が追尾目標が存在すると推定される領域
である。以下、ターゲットテーブル中で白抜き部分に含
まれる各画素信号を非検出ヒット出力と、また、非白抜
き部分に含まれる各画素信号を検出ヒット出力と称す。

【００３１】量子化部１０で作成されたターゲットテー
ブルは、スイープ間相関部１２に供給される。スイープ
間相関部は、ターゲットテーブル中の検出ヒット出力の
方位軸方向の連続性に基づいて、検出ヒット出力のエッ
ジ検出を行う。図２中に示す黒三角印は、スイープ間相
関部１２によって検出されたエッジを示す。

【００３２】本実施形態の目標追尾装置は、位置算出部
１４を備えている。位置算出部１４は、ターゲットテー
ブル中の検出ヒット出力のうち、互いに接するもの同士
を、同一の追尾目標に起因するものとして統合する。図
２中にハッチングを付して表す領域は、上記の処理によ
り統合された領域を示す。以下、この領域を統合領域
と、また、他の領域を非統合領域と称す。位置算出部１
４は、また、統合領域の重心を検出し、その重心を追尾
目標の重心情報Ｃｋとして出力する。

【００３３】位置算出部１４によって検出される追尾目
標の重心情報Ｃｋは、スイープ相関部１２により検出さ
れるエッジ情報と共に旋回判定部１６に供給される。旋
回判定部１６は、上記の情報に基づいて追尾目標の旋回
軸を仮定し、更に、追尾目標にその旋回軸回りの回転が
生じているかを判断する。本実施形態の目標追尾装置
は、上述した旋回判定部１６を備えている点に特徴を有
している。

【００３４】旋回判定部１６は、機首抽出部１８を備え
ている。機首抽出部１８は、図２のように統合された統
合領域から追尾目標の機首部分に相当する画素を抽出す
ると共に、その画素に基づいて、サンプリング時刻tkに
おける機首部分の座標Ａｋを検出する。機首抽出部１８
は、統合領域の輪郭を追尾目標の機影として認識し、そ
の機影から追尾目標の長軸方向を推定し、更に、その長
軸方向の先端部を追尾目標の機首として検出する。機首
の座標Ａｋは、レーダセンサからの距離rkと、レーダセ
ンサに対する角度bykとで構成される。

【００３５】座標Ａｋは旋回判定用追尾フィルタ部２０
に入力される。旋回判定用追尾フィルタ部２０では、距
離rk、角度bykおよびそれらの変化率drk/dt、dbyk/dtか
らなる状態変数Ｄk(+)と、それらの誤差共分散行列Ｇk
(+)とが推定される。旋回判定用追尾フィルタ部２０で
は、更に、次回のサンプリング時に実現されると推定さ
れる状態変数Ｄk+1(-)および誤差共分散行列Ｇk+1(-)が
推定される。次サンプリング時の推定値Ｄk+1(-)、Ｇk+
1(-)は、遅延要素２２により、サンプリング間隔に相当
する単位時間遅延された後、旋回判定実行部２４に供給
される。

【００３６】サンプリング時刻tkにおいて、旋回判定実
行部２４には、機首抽出部１８より座標Ａｋが供給され
ると共に、遅延要素２２を介して、前回のサンプリング
時に旋回判定用追尾フィルタ部２０で演算されたＤｋ
(-)、Ｇｋ(-)が供給される。旋回判定実行部２４は、上
記の如く供給されるＤｋ(-)、Ｇｋ(-)から推定される機
首部分の予測領域を演算する。

【００３７】予測領域は、追尾目標が直線運動中である
場合を想定して求められる。従って、追尾目標が旋回中
であると、座標Ａｋが予測領域から外れることがある。
旋回判定実行部２４は、上記の観点より、機首座標Ａｋ
が予測領域から外れている場合は、追尾目標が旋回運動
中であると判断し、そうでない場合、或いは、追尾目標
が検出できない場合や機首部分が不明な場合には、追尾
目標がこれまでの運動を維持していると判断する。

【００３８】上述の如く、旋回判定実行部２４における
判定処理は、最新のサンプリングにより得られた機首座
標Ａｋと、その前のサンプリングにより得られたＤｋ
(-)、Ｇｋ(-)とに基づいて行われる。従って、上記の判
定処理を行うためには、少なくとも２回のサンプリング
が実行されていることが必要である。このため、本実施
形態において、旋回判定実行部２４の判定処理は、機首
部分の座標が少なくとも２回サンプリングされた後に実
行される。

【００３９】旋回判定実行部２４により実行された判定
処理の結果は、駆動雑音制御部２６に供給される。駆動
雑音制御部２６は、旋回判定実行部２４により追尾目標
が旋回運動を行なっていると判定された場合に駆動雑音
Ｑｋを旋回用の値Ｑ１に設定し、一方、追尾目標が旋回
運動していないと判定された場合は、駆動雑音Ｑｋを、
Ｑ１に比して小さな直進運動用の値Ｑ２に設定する。

【００４０】駆動雑音制御部２６により設定された駆動
雑音Ｑｋは、位置算出部１４により検出された追尾目標
の重心情報Ｃｋと共に追尾フィルタ部２８に供給され
る。追尾フィルタ部２８は、追尾目標の重心情報Ｃｋや
駆動雑音Ｑｋに基づいて、１サンプル先の追尾目標の予
測値ベクトルＢk+1(-)と予測誤差共分散行列Ｐk+1(-)等
を求める。

【００４１】追尾フィルタ部２８において演算された運
動状態量に関する情報Ｂk+1(-)や、誤差共分散に関する
情報Ｐk+1(-)は、遅延要素３０により、サンプリング間
隔に相当する単位時間遅延された後、追尾ゲート算出部
３２に供給される。

【００４２】サンプリング時刻tkにおいて、追尾ゲート
算出部３２には、前回のサンプリング時に追尾フィルタ
部２８で演算されたＢｋ(-)およびＰｋ(-)が供給され
る。追尾ゲート算出部３２は、これらＢｋ(-)およびＰ
ｋ(-)に基づいて、時刻tkにおいて追尾目標のビデオ信
号が得られると予測される領域を演算する。

【００４３】次に、本実施形態の目標追尾装置において
実行される演算処理の内容を数式を用いて詳細に説明す
る。目標追尾装置では、追尾目標の位置および速度等を
推定する処理と、追尾目標が旋回運動中であるか否かを
判定する処理とが実行される。これらの処理のうち、先
ず、追尾目標の位置および速度等を検出する処理につい
て説明する。

【００４４】サンプリング時刻tkにおける追尾目標の運
動状態、すなわち、その時刻tkにおける追尾目標の重心
位置や速度は、時刻tkにレーダセンサによって検出され
る重心の位置に基づいて推定することができる。以下、
上記の処理の実行部を観測部と称す。また、時刻tkの直
前のサンプリング時刻tk-1での追尾目標の運動状態が既
知であれば、その時刻tkにおける追尾目標の運動状態
は、直前時刻tk-1における運動状態から推定することが
できる。以下、上記の処理の実行部を予測部と称す。

【００４５】観測部の実行結果には、レーダ波の伝搬に
要する時間や観測精度等に起因する誤差が伴う。一方、
予測部の実行結果には、現実の運動とモデルとの不一致
等に起因する誤差が伴う。このため、本実施形態の目標
追尾装置は、観測手法および運動モデル手法の双方を用
いて追尾目標の運動状態を推定する。

【００４６】本実施形態の目標追尾装置は、追尾目標の
運動状態を表すパラメータとして、予測部により演算さ
れる状態変数ベクトルと、観測部により検出される観測
値ベクトルとを用いる。以下、サンプリング時刻tkの時
点での状態変数ベクトルおよび観測値ベクトルを、それ
ぞれＢｋおよびＣｋと記す。

【００４７】状態変数ベクトルＢｋは、北基準直交座
標、すなわち、東方向をｘ軸正方向とし、北方向をｙ軸
正方向とし、鉛直方向をｚ軸正方向とする３次元座標上
で表現されるベクトルである。状態変数ベクトルＢｋ
は、追尾目標の重心の位置および速度を表す６次元ベク
トルであり、以下に示す（１）式の如く表される。

【００４８】一方、観測値ベクトルＣｋは、北方向を方
位角の基準方向とする極座標で得られたベクトルを、北
基準直行座標系で表したベクトルである。観測値ベクト
ルＣｋは、追尾目標の重心の位置を表す３次元ベクトル
であり、以下に示す（２）式および（３）式の如く表さ
れる。尚、以下に示す数式において、ベクトルを表す式
に付加される添字Tは、そのベクトルが縦ベクトルであ
ることを表す記号である。

【００４９】

【数１】

【００５０】時刻tkにおける状態変数ベクトルＢｋと、
時刻tk-1における状態変数ベクトルＢk-1との間には、
次式（４）に示す運動モデルが設定できる。

【００５１】

【数２】

【００５２】尚、上記（４）式に示すΦkおよびωkは、
それぞれ、状態推移行列および駆動雑音ベクトルであ
る。状態推移行列は、運動モデルの設定に際して予め仮
定される行列である。駆動雑音ベクトルωkは、次式
（５）に示す如く、平均“０”分散“Ｑｋ”の正規分布
に属している。本実施形態において、分散Ｑｋは、後述
の如く、追尾目標が旋回している場合とそうでない場合
とで異なる値に設定される。

【００５３】

【数３】

【００５４】時刻tkにおける状態変数ベクトルＢｋと観
測値ベクトルＣｋとの間には、次式（６）に示す関係を
設定することができる。以下、この関係を観測モデルと
称す。

【００５５】

【数４】

【００５６】尚、上記（６）式に示すＨkおよびｖkは、
それぞれ、観測行列および観測雑音ベクトルである。本
実施形態において、観測行列は予め仮定される行列であ
る。観測雑音ベクトルは、次式（７）に示す如く、平均
“０”分散“Ｒｋ”の正規分布に属している。分散Ｒｋ
は、観測状態に応じて適宜適当な状態に設定される。

【００５７】

【数５】

【００５８】本実施形態の目標追尾装置は、サンプリン
グ時刻毎に、観測部により得られた観測値ベクトルと、
予測部により得られた予測値ベクトルとを入力情報とし
て後述する平滑値ベクトルを演算する。以下、上記の手
法で時刻tkに得られたベクトルを平滑値ベクトルＢk(+)
と称す。平滑値ベクトルＢk(+)は、真の状態変数ベクト
ルＢｋと高い整合性を有すると認識できるベクトルであ
る。

【００５９】上記（４）式の関係によれば、時刻tk-1に
おける状態変数ベクトルＢk-1に基づいて時刻tkにおけ
る状態変数ベクトルＢｋを予測することができる。上記
の関係式より、時刻tkにおける状態変数ベクトルＢｋの
予測値（以下、予測値ベクトルＢk(-)と称す）は、平滑
値ベクトルＢk-1(+)を用いて次式（８）の如く算出する
ことができる。

【００６０】

【数６】

【００６１】同様に、本実施形態の目標追尾装置は、後
述の如く、サンプリング時刻毎に、観測手法により得ら
れた結果と、運動モデル手法により得られた結果とを平
滑することにより誤差共分散行列を演算する。以下、上
記の手法で時刻tkに得られた誤差共分散行列を平滑誤差
共分散行列Ｐk(+)と称す。

【００６２】時刻tk-1に平滑誤差共分散行列Ｐk-1(+)が
得られると、その行列値を次式（９）に代入することに
より、時刻tkにおける誤差共分散行列Ｐｋを予測するこ
とができる。以下、上記の手法で予測される誤差共分散
行列ベクトルを予測誤差共分散行列Ｐk(-)と称す。尚、
次式（９）に示すＱk-1は、時刻tk-1における駆動雑音
ベクトルωk-1の分散である(上記（５）式参照)。

【００６３】

【数７】

【００６４】上述の如く、本実施形態の目標追尾装置
は、観測手法により得られた結果と、運動モデル手法に
より得られた結果とを平滑することにより平滑値ベクト
ルＢk(+)および平滑誤差共分散行列Ｐk(+)を演算する。
次式（１０）は、上記の平滑処理に用いられるゲイン行
列Ｋｋを示す。平滑値ベクトルＢk(+)および平滑誤差共
分散行列Ｐk(+)は、ゲイン行列Ｋｋを用いて、次式（１
１）および（１２）により演算することができる。

【００６５】

【数８】

【００６６】上記（１１）式に示す如く、平滑値ベクト
ルＢk(+)は、ゲイン行列Ｋｋに応じて観測値ベクトルＣ
ｋに偏ったベクトル、または、予測値ベクトルＢk(-)に
偏ったベクトルとなる。ゲイン行列Ｋｋは、予測誤差共
分散行列Ｐk(-)に応じて、すなわち、駆動雑音ベクトル
ωk-1の分散Ｑk-1に応じて変化する(上記（９）式およ
び（１０）式参照)。

【００６７】より具体的には、ゲイン行列Ｋｋは、分散
Ｑk-1が大きな値であるほど、観測値ベクトルＣｋに偏
った平滑値ベクトルＢk(+)が得られるように変化する。
このため、本実施形態の目標追尾装置によれば、駆動雑
音ベクトルωk-1の分散Ｑk-1を大きな値に設定すること
により、観測値ベクトルを重視した平滑値ベクトルＢk
(+)を得ることができ、一方、上記の分散Ｑk-1を小さな
値に設定することにより、予測値ベクトルを重視した平
滑値ベクトルＢk(+)を得ることができる。

【００６８】上述の如く、状態変数ベクトルＢｋと観測
値ベクトルＣｋとの間には上記（６）式の関係が成立す
る。また、本実施形態の目標追尾装置は、時刻tk-1にお
ける追尾目標の運動状態に基づいて予測値ベクトルＢk
(-)を求めることができる。従って、予測値ベクトルＢk
(-)を上記（６）式に代入することによれば、次式（１
３）に示す如く、時刻tk-1の時点における追尾目標の運
動状態に基づいて、時刻tkにおける観測値ベクトルＣｋ
の予測値Ｃk(-)を得ることができる。

【００６９】

【数９】

【００７０】また、次式（１４）によれば、予測誤差共
分散行列Ｐk(-)に基づいて、予測観測値ベクトルＣk(-)
に対する共分散行列Ｓk(-)を求めることができる。すな
わち、次式（１４）によれば、時刻tk-1の時点における
追尾目標の状態に基づいて、時刻tkにおける予測観測ベ
クトルＣk(-)に対する共分散行列Ｓk(-)を予測すること
ができる。

【００７１】

【数１０】

【００７２】上記（１３）式に示す予測観測値ベクトル
Ｃk(-)、および、上記（１４）式に示す共分散行列Ｓk
(-)を次式（１５）に代入すると、時刻tk-1の時点にお
ける追尾目標の状態から、時刻tkの時点において観測値
ベクトルＣｋが存在すると予測される領域を適当に定め
ることができる。本実施形態の目標追尾装置は、各サン
プリング時に、上記の手法で設定される領域を追尾ゲー
トとし、その追尾ゲート内のビデオ信号について、上述
したターゲットテーブルの作成を行う。

【００７３】

【数１１】

【００７４】次に、目標追尾装置において、追尾目標が
旋回しているか否かを判定するために実行される処理の
内容について説明する。

【００７５】本実施形態の目標追尾装置は、ターゲット
テーブル上で認識された機首部分の運動状態に基づいて
追尾目標が旋回運動中であるか否かを判定する。目標追
尾装置は、機首部分の運動状態を表すパラメータとし
て、運動モデル手法により演算される機首状態変数ベク
トルと、観測手法により検出される機首観測値ベクトル
とを用いる。以下、サンプリング時刻tkの時点での機首
状態変数ベクトルおよび機首観測値ベクトルを、それぞ
れＤｋおよびＡｋと記す。

【００７６】機首状態変数ベクトルＤｋおよび機首観測
値ベクトルＡｋは、それぞれ、以下に示す(１６)式およ
び(１７)式の如く表すことができる。これらに表される
ように、機首観測値ベクトルＡｋは、機首の位置を表す
2つの因子（rk0，byk0）で構成される２次元ベクトルで
ある。一方、機首状態変数ベクトルＤｋは、機首の位置
および速度を表す４つの因子（rk，byk，drk/dt，dbyk/
dt）で構成される４次元ベクトルである。

【００７７】

【数１２】

【００７８】時刻tkにおける機首状態変数ベクトルＤｋ
と、時刻tk-1における機首状態変数ベクトルＤk-1との
間には、次式（１８）に示す関係が設定できる。以下、
この関係を機首に関する運動モデルと称す。

【００７９】

【数１３】

【００８０】尚、上記（１８）式に示すΨkおよびａk
は、それぞれ、機首に関する状態推移行列、および、機
首に関する駆動雑音ベクトルである。状態推移行列Ψk
および駆動雑音モデルａkは、運動モデルの設定に際し
て予め仮定されている。駆動雑音ベクトルａkは、次式
（１９）に示す如く、平均“０”分散“Ｌｋ”の正規分
布に属している。

【００８１】

【数１４】

【００８２】時刻tkにおける機首状態変数ベクトルＤｋ
と機首観測値ベクトルＡｋとの間には、次式（２０）に
示す関係を設定することができる。以下、この関係を機
首に関する観測モデルと称す。

【００８３】

【数１５】

【００８４】尚、上記（２０）式に示すＮkおよびｂk
は、それぞれ、機首に関する観測行列および観測雑音ベ
クトルである。本実施形態において、観測行列は予め仮
定される行列である。観測雑音ベクトルは、次式（２
１）に示す如く、平均“０”分散“Ｍｋ”の正規分布に
属している。分散Ｍｋは、観測状態に応じて適宜適当な
値に設定される。

【００８５】

【数１６】

【００８６】本実施形態の目標追尾装置は、後述の如
く、サンプリング時刻毎に、観測手法により得られた結
果と、運動モデル手法により得られた結果とを平滑して
機首平滑値ベクトルＤk(+)、および、機首平滑誤差共分
散行列Ｇk(+)を演算する。時刻tk-1における機首平滑値
ベクトルＤk-1(+)および機首平滑誤差共分散行列Ｇk-1
(+)によれば、次式（２２）および（２３）に示す如
く、時刻tk-1の時点で、時刻tkで生ずると予測される機
首予測値ベクトルＤk(-)、および、機首平滑誤差共分散
行列Ｇk(-)を求めることができる。

【００８７】

【数１７】

【００８８】本実施形態の目標追尾装置は、観測手法に
より得られた結果と、運動モデル手法により得られた結
果とを所定のゲインで内分することにより機首平滑値ベ
クトルＤk(+)および平滑誤差共分散行列Ｐk(+)を演算す
る。次式（２４）〜（２６）は、上記の平滑処理に用い
られる機首ゲイン行列Ｖｋ、および、機首ゲイン行列Ｖ
ｋを用いて演算される機首平滑値ベクトルＤk(+)および
機首平滑誤差共分散行列Ｇk(+)を示す。

【００８９】

【数１８】

【００９０】上述の如く、機首状態変数ベクトルＤｋと
機首観測値ベクトルＡｋとの間には上記（２０）式の関
係が成立する。また、本実施形態の目標追尾装置は、時
刻tk-1における機首の運動状態に基づいて機首予測値ベ
クトルＤk(-)を求めることができる。従って、機首予測
値ベクトルＤk(-)を上記（２０）式に代入すれば、次式
（２７）に示す如く、時刻tk-1の時点における機首の運
動状態に基づいて、時刻tkにおける機首観測値ベクトル
Ａｋの予測値Ａk(-)を得ることができる。

【００９１】

【数１９】

【００９２】また、次式（２８）によれば、機首予測誤
差共分散行列Ｇk(-)に基づいて、機首予測観測値ベクト
ルＡk(-)に対する共分散行列Ｊk(-)を求めることができ
る。すなわち、次式（２８）によれば、時刻tk-1の時点
における機首の状態に基づいて、時刻tkにおける機首予
測観測ベクトルＡk(-)に対する共分散行列Ｊk(-)を予測
することができる。

【００９３】

【数２０】

【００９４】上記（２７）式に示す機首予測観測値ベク
トルＡk(-)、および、上記（２８）式に示す共分散行列
Ｊk(-)によれば、時刻tk-1の時点における機首の状態か
ら、時刻tkの時点において機首観測値ベクトルＡｋが存
在すると予測される領域を適当に定めることができる。
次式（２９）は、追尾目標が旋回運転中である場合に機
首観測値ベクトルＡｋが存在すると予測される領域を定
めている。従って、本実施形態においては、時刻tkにお
ける機首観測値ベクトルＡｋが次式（２９）の条件を満
たす場合は追尾目標が旋回中であると判断でき、一方、
上記の条件が成立しない場合は、追尾目標が旋回中でな
いと判断できる。

【００９５】

【数２１】

【００９６】次に、図３を参照して本実施形態の目標追
尾装置の動作について説明する。図３は、目標追尾装置
に対して目標追尾処理の実行が要求される毎に起動され
るルーチンである。図３に示す一連の処理においては、
先ずステップ４０の処理が実行される。

【００９７】ステップ４０では、レーダセンサから供給
されるビデオ信号に２値化処理を施すことによりターゲ
ットテーブルを作成する処理が実行される。本ステップ
４０の処理は、誤警報確率を一定値として、すなわち、
ビデオ信号を構成する各画素信号を２値化する際に用い
られるしきい値を一定に維持したまま実行される。本ス
テップ４０の処理により上記図１に示す量子化部１０が
実現される。

【００９８】ステップ４２では、上記ステップ４０の処
理により作成されたターゲットテーブル中で追尾目標の
機影に対応するエッジを検出する処理が実行される。本
ステップ４２の処理により上記図１に示すスイープ間相
関部１２が実現される。

【００９９】ステップ４４では、ターゲットテーブル中
で、レンジ軸方向または方位軸方向の連続する検出ヒッ
ト出力が同一の追尾目標に起因するものとして統合され
ると共に、統合領域の重心位置を表す観測値ベクトルＣ
ｋが、上記（２）式および（３）式に示す如く算出され
る。本ステップ４４の処理により、上記図１に示す位置
算出部１４が実現される。

【０１００】ステップ４６では、検出ヒット出力の統合
領域から、追尾目標の機首部分の画素の座標、すなわ
ち、機首観測値ベクトルＡｋを抽出する。本ステップ４
６の処理により、上記図１に示す機首抽出部１８が実現
される。

【０１０１】ステップ４８では、次のサンプリング時に
実現されると予想される機首座標の予測が行われる。具
体的には、 上記ステップ４６で検出された機首観測値ベクトルＡ
ｋ、および、前回のサンプリング時の機首状態に基づい
て予測された機首予測値ベクトルＤk(-)とに基づいて、
上記（２４）〜（２６）式により機首平滑値ベクトルＤ
ｋ（＋）および機首平滑誤差共分散行列Ｇｋ（＋）を演
算する処理、 それらの演算結果を上記（２２）式および（２３）式
に代入して、次のサンプリング時に生ずると予想される
機首予測値ベクトルＤk+1(-)、および、機首予測誤差共
分散行列Ｇk+1(-)を演算する処理が実行される。

【０１０２】本ステップ４８で演算された機首予測値ベ
クトルＤk+1(-)、および、機首予測誤差共分散行列Ｇk+
1(-)は、サンプリング間隔に相当する単位時間の遅延の
後に、旋回判定の基礎とされる。本ステップ４８の処理
により、上記図１に示す旋回判定用追尾フィルタ部２０
および遅延要素２２が実現される。

【０１０３】ステップ５０では、上記ステップ４８で前
回のサンプリング時に演算された機首予測値ベクトルＤ
k(-)、および、機首予測誤差共分散行列Ｇk(-)を上記
（２７）式および（２８）式に代入することにより、今
回のサンプリング時刻tkにおける機首予測値ベクトルＡ
k(-)および誤差共分散行列Ｊk(-)が演算される。更に、
本ステップ５０では、上記の如く演算されたＡk(-)およ
びＪk(-)と、今回のサンプリングにより観測された機首
観測値ベクトルＡｋとの間に上記（２９）式の関係が成
立するか否かが判別される。

【０１０４】その結果、上記の関係が成立すると判別さ
れる場合は、追尾目標が旋回運動中であると判断され
る。一方、上記の関係が成立しないと判別される場合、
または、追尾目標が検出できない、若しくは、機首部分
が不明な場合は、追尾目標がこれまでの運動を維持して
いると判別される。本ステップ５０の処理により、上記
図１に示す旋回判定部２４が実現される。

【０１０５】本実施形態の目標追尾装置において、追尾
目標が旋回中であるか否かは、追尾目標である航空機の
機首の動きに基づいて判定される。すなわち、本実施形
態の目標追尾装置は、追尾目標の重心から十分に離れた
点、すなわち、追尾目標の旋回中心軸から十分に離れた
点の動きに基づいて追尾目標の旋回判定を実行する。追
尾目標が旋回運動中である場合、追尾目標には、重心付
近に比して重心から離れた点に大きな動きが生じ易い。
このため、本実施形態の目標追尾装置によれば、追尾目
標が旋回運動を開始した後、その旋回運動を速やかに、
かつ、正確に検出することができる。

【０１０６】ステップ５２では、駆動雑音を制御する処
理が実行される。本ステップ５２では具体的には、追尾
目標が旋回運動中であると判別される場合に、上記
（５）式に示す駆動雑音ωkの分散Ｑｋを旋回運動に対
応する値Ｑ１に、また、追尾目標が旋回運動中でないと
判別される場合に、その分散Ｑｋを非旋回運動に対応す
る値Ｑ２（Ｑ１に比して小さな値）に設定する処理が実
行される。本ステップ５２の処理により上記図１に示す
駆動雑音制御部２６が実現される。

【０１０７】ステップ５４では、追尾目標の運動諸元の
推定が行われる。本ステップ５４では、具体的には、 前回のサンプリング時の状態に基づいて予測値ベクト
ルＢk(-)および予測誤差共分散行列Ｐk(-)を演算する処
理（上記（８）式および(９)式）、および、 今回のサンプリングにより得られた観測値ベクトルＣ
ｋと、上記の如く演算された予測値ベクトルＢk(-)およ
び予測誤差共分散行列Ｐk(-)とに基づいて、平滑値ベク
トルＢk(+)および平滑誤差共分散行列Ｐk(+)を演算する
処理（上記(１０)式〜(１２)式）が実行される。

【０１０８】上述の如く、本実施形態の目標追尾装置に
よれば、追尾目標が旋回中である場合に、追尾目標が旋
回中でない場合に比して駆動雑音ωkの分散Ｑｋが大き
な値に設定される。また、上述の如く、本実施形態の目
標追尾装置によれば、分散Ｑｋが大きな値となるほど、
平滑値ベクトルＢk(+)に、観測手法による結果が反映さ
れ易くなる。従って、本実施形態の目標追尾装置によれ
ば、追尾目標が旋回運動中である場合は、追尾目標が非
旋回運動中である場合に比して観測結果が重視される状
態を形成することができる。

【０１０９】上記（４）式に示す運動モデルは、追尾目
標が非旋回中である場合に追尾目標の現実の動きと精度
良く整合するモデルである。このため、追尾目標が旋回
運動中である場合は、上記（４）式に示す運動モデル
と、追尾目標の現実の動きとの間に不一致が生じ易くな
る。上述の如く、本実施形態の目標追尾装置は、このよ
うな状況下で観測結果重視の状態を形成する。従って、
本実施形態の目標追尾装置によれば、追尾目標が非旋回
中である場合と同様に、追尾目標が旋回運動中である場
合にも優れた検出精度で追尾目標の運動状態を検出する
ことができる。

【０１１０】ステップ５６では、上記ステップ５４で演
算された予測値ベクトルＢk(-)、および、予測誤差共分
散行列Ｐk(-)に基づいて追尾ゲートの予測領域を演算す
る処理、すなわち、サンプリング時刻tk-1における追尾
目標の運動状態に基づいて、サンプリング時刻tkでの追
尾目標の存在領域を予測する処理が実行される（上記
（１３）式〜（１５）式）。次回の処理サイクル時にお
いて、上記ステップ４０の処理は、本ステップ５４の処
理により予測された追尾ゲートを対象として実行され
る。本ステップ５６の処理により、上記図１に示す追尾
ゲート算出部３２が算出される。

【０１１１】ステップ５８では、目標追尾処理を終了す
るか否かが判別される。その結果、目標追尾処理を続行
すべきと判別された場合は次にステップ６０の処理が実
行される。一方、目標追尾処理を終了すべきと判別され
た場合は、図３に示すルーチンが終了される。

【０１１２】ステップ６０では、サンプリング間隔に相
当する単位時間の経過を待つ遅延処理が実行される。上
記の遅延処理が終了すると、再び上記ステップ４０の処
理が実行される。以後、目標追尾処理の終了が判別され
るまで、サンプリング時刻毎に上記ステップ４０〜６０
の処理が繰り返し実行される。

【０１１３】ところで、上記の実施形態においては、追
尾目標を航空機に限定しているが、本発明は、これに限
定されるものではなく、追尾目標は艦船や自動車などの
他の移動体であっても良い。また、上記の実施形態にお
いては、追尾目標の旋回判定を、機首の動きに基づいて
行うこととしているが、本発明はこれに限定されるもの
ではなく、旋回判定は、追尾目標のヒット出力において
重心から離れた任意の点（例えば、追尾目標の機影の周
縁付近の点等や、重心から所定長離間した追尾目標上の
点等）の動きに基づいて実行することができる。

【０１１４】尚、上記の実施形態においては、旋回判定
部１６により前記請求項１記載の「旋回状態検出手段」
が、前記機首抽出部１８により前記請求項２記載の「所
定点設定手段」、前記請求項３記載の「第2の所定点設
定手段」および前記請求項４記載の「第３の所定点設定
手段」が、それぞれ実現されている。

【０１１５】また、上記の実施形態においては、位置算
出部１４により前記請求項５記載の「観測値取得手段」
が、前記追尾フィルタ部２８により前記請求項５記載の
「予測値取得手段」、「平滑値取得手段」、および、
「ゲイン変更手段」が、それぞれ実現されている。

【０１１６】更に、上記の実施形態においては、追尾フ
ィルタ部２８が、上記（１３）式に従ってゲイン行列Ｋ
ｋを演算することにより前記請求項６記載の「ゲイン演
算手段」が実現されていると共に、駆動雑音制御部２６
により前記請求項６記載の「駆動雑音制御手段」が実現
されている。

【０１１７】実施の形態２．次に、図４および図５を参
照して、本発明の実施の形態２について説明する。図４
は、本発明の実施の形態２の目標追尾装置のブロック構
成図を示す。尚、図４において、図１に示す構成部分と
同一の部分には同一の符号を付してその説明を省略また
は簡略する。

【０１１８】本実施形態の目標追尾装置は、上記図１に
示す駆動雑音制御部２６に代えて、ゲート制御部６２を
備えている点に特徴を有している。ゲート制御部６２
は、旋回判定部１６による旋回判定の結果を受けて、追
尾ゲート算出部３２に対して追尾ゲートの大きさを判断
するしきい値dkを出力する部位である。

【０１１９】図５は、本実施形態の目標追尾装置におい
て実行される一連の処理のフローチャートを示す。図５
に示す一連の処理は、上記図３に示す一連の処理と同様
に、目標追尾処理の開始が要求された後、その終了が要
求されるまで繰り返し実行される。尚、図５において、
上記図３に示すステップと同一の処理を実行するステッ
プについては、同一の符号を付してその説明を省略また
は簡略する。

【０１２０】図５に示すルーチンにおいては、ステップ
５０の処理により追尾目標の旋回判定が実行された後、
ステップ６４の処理が実行される。ステップ６４では、
上記の旋回判定により追尾目標が旋回運動中であると判
定された場合に、追尾ゲートの大きさを決めるしきい値
dkとして所定値d1が出力される。一方、本ステップ６４
では、旋回判定により追尾目標が非旋回運動中であると
判別された場合に、上記のしきい値dkとして、d1に比し
て小さな所定値d2が出力される。本ステップ６４の処理
により上記図４に示すゲート制御部６２が実現されてい
る。

【０１２１】本実施形態の目標追尾装置は、次式（３
０）の関係を満たす観測値ベクトルＣｋの範囲を追尾ゲ
ートとして算出する。尚、次式（３０）中、Ｃk(-)およ
びＳk(-)は、観測ベクトルＣｋの予測値、および、その
予測値Ｃk(-)に対する誤差共分散行列である。これら
は、それぞれ、実施の形態１の場合と同様に上記（１
３）式および（１４）式により算出される。

【０１２２】

【数２２】

【０１２３】上記（３０）式によれば、しきい値dkが大
きな値であるほど大きな追尾ゲートが算出される。従っ
て、本実施形態の目標追尾装置によれば、追尾目標が旋
回運動中である場合に、追尾目標が非旋回運動中である
場合に比して大きな追尾ゲートを得ることができる。追
尾ゲートの大きさが上記の如く変化すると、追尾目標の
非旋回運動中に不必要に大きな追尾ゲートを設定するこ
となく、旋回中の追尾目標を適性に追尾ゲート内に収め
ることが可能となる。このため、本実施形態の目標追尾
装置によれば、不必要に多量の処理を行うことなく、優
れた追尾能力を実現することができる。

【０１２４】尚、上記の実施形態においては、追尾ゲー
ト算出部３２によって前記請求項７記載の「追尾ゲート
設定手段」が、また、ゲート制御部６２により前記請求
項７記載の「ゲート制御手段」が、それぞれ実現されて
いる。

【０１２５】実施の形態３．次に、図６および図７を参
照して、本発明の実施の形態３について説明する。図６
は、本発明の実施の形態３の目標追尾装置のブロック構
成図を示す。尚、図６において、図１に示す構成部分と
同一の部分には同一の符号を付してその説明を省略また
は簡略する。

【０１２６】本実施形態の目標追尾装置は、上記図１に
示す駆動雑音制御部２６に代えて、サンプリング間隔制
御部６６を備えている点に特徴を有している。サンプリ
ング間隔制御部６６は、旋回判定部１６による旋回判定
の結果を受けて、量子化部１０に対してサンプリング間
隔Δtkの設定値を出力する部位である。

【０１２７】図７は、本実施形態の目標追尾装置におい
て実行される一連の処理のフローチャートを示す。図７
に示す一連の処理は、上記図３に示す一連の処理と同様
に、目標追尾処理の開始が要求された後、その終了が要
求されるまで繰り返し実行される。尚、図７において、
上記図３に示すステップと同一の処理を実行するステッ
プについては、同一の符号を付してその説明を省略また
は簡略する。

【０１２８】図７に示すルーチンにおいては、ステップ
５０の処理により追尾目標の旋回判定が実行された後、
ステップ６８の処理が実行される。ステップ６８では、
上記の旋回判定により追尾目標が旋回運動中であると判
定された場合に、サンプリング間隔Δtkを所定値Δt1に
設定し、一方、旋回判定により追尾目標が非旋回運動中
であると判別された場合に、サンプリング間隔ΔtkをΔ
t1に比して大きな所定値Δt2に設定する。本ステップ６
８の処理により上記図７に示すサンプリング間隔制御部
６６が実現される。

【０１２９】上記の設定によれば、追尾目標が旋回運動
中である場合に、サンプリング間隔Δtkを狭めることに
より集中的な観測を実現し、また、追尾目標が非旋回中
である場合に不必要に頻繁に観測が実行されるのを防止
することができる。このため、本実施形態の目標追尾装
置によれば、優れた目標追尾能力を効率的に確保するこ
とができる。

【０１３０】尚、上記の実施形態においては、サンプリ
ング間隔制御部６６により前記請求項８記載の「サンプ
リング間隔制御手段」が実現されている。

【０１３１】実施の形態４．次に、図８および図９を参
照して、本発明の実施の形態４について説明する。図８
は、本発明の実施の形態４の目標追尾装置のブロック構
成図を示す。尚、図８において、図１に示す構成部分と
同一の部分には同一の符号を付してその説明を省略また
は簡略する。

【０１３２】本実施形態の目標追尾装置は、上記図１に
示す駆動雑音制御部２６および追尾フィルタ部２８に代
えて、追尾フィルタ制御部７０および第２追尾フィルタ
部７２を備えている点に特徴を有している。第２追尾フ
ィルタ部７２は、追尾目標の位置項（xk，yk，zk）、速
度項（dxk/dt，dyk/dt，dzk/dt ）、および、加速度項
（d２xk/dt２，d２yk/dt２，d２zk/dt２）を推定する９
次元モデルを用いる追尾フィルタ１と、位置項および速
度項のみを推定する６次元モデルを用いる追尾フィルタ
２とを備えている。

【０１３３】追尾フィルタ制御部７０は、旋回判定部１
６の判定結果に基づいて、追尾目標の検出処理に用いる
べき追尾フィルタを、上記の追尾フィルタ１および追尾
フィルタ２の一方に決定する。第２追尾フィルタ部７２
は、選択された追尾フィルタを用いて、実施の形態１と
近似する処理を実行することにより、以下に示す如く追
尾目標の運動状態を検出する。

【０１３４】図９は、本実施形態の目標追尾装置におい
て実行される一連の処理のフローチャートを示 す。図
９に示す一連の処理は、上記図３に示す一連の処理と同
様に、目標追尾処理の開始が要求された後、その終了が
要求されるまで繰り返し実行される。尚、図９におい
て、上記図３に示すステップと同一の処理を実行するス
テップについては、同一の符号を付してその説明を省略
または簡略する。

【０１３５】図９に示すルーチンにおいては、ステップ
５０の処理により追尾目標の旋回判定が実行された後、
ステップ７４の処理が実行される。ステップ７４では、
追尾フィルタの次数制御が実行される。本ステップ７４
では、具体的には、追尾目標が旋回運動中であると判定
された場合に、９次元モデルを対象とする追尾フィルタ
１が、また、追尾目標が非旋回運動中であると判別され
た場合に６次元モデルを対象とする追尾フィルタ２が、
それぞれ追尾目標の検出処理に用いられる追尾フィルタ
として選択される。本ステップ７４の処理により上記図
８に示すステップ７０の処理が実行される。

【０１３６】本実施形態において、追尾フィルタ１が対
象とする９次元モデルで用いられる状態変数ベクトルＢ
k,1、および、追尾フィルタ２が対象とする６次元モデ
ルの状態変数ベクトルＢk,2は、それぞれ次式（３
１）、（３２）の如く表すことができる。

【０１３７】

【数２３】

【０１３８】また、追尾フィルタ１に対応するベクトル
を添字i=1で、一方、追尾フィルタ２に対応するベクト
ルを添字i=2でそれぞれ表すと、それぞれの追尾フィル
タに対応する運動モデルおよび観測モデルを、次式（３
３）、（３４）、および、次式（３５）、（３６）で表
すことができる。

【０１３９】

【数２４】

【０１４０】尚、上記（３３）式に示すΦk,iおよびω
k,iは、それぞれ、追尾フィルタｉ(i=1,2)に対応する状
態推移行列および駆動雑音ベクトルである。また、上記
（３５）式に示すＨk,iおよびｖkは、それぞれ、追尾フ
ィルタｉ(i=1,2)に対応する観測行列、および、観測雑
音ベクトルである。

【０１４１】上記の如く追尾フィルタ１および２の別を
添字iで表すことによれば、９次元モデルおよび６次元
モデルのそれぞれに対応して、予測値ベクトルＢk,i
(-)、予測誤差共分散行列Ｐk,i(-)、ゲイン行列Ｋk,i、
平滑値ベクトルＢk,i(+)、および、予測誤差共分散行列
Ｐk,i(+)を次式（３７）〜（４１）の如く表すことがで
きる。

【０１４２】

【数２５】

【０１４３】また、追尾フィルタｉ(i=1,2)のそれぞれ
に対応する予測値ベクトルＢk,i(-)、予測誤差共分散行
列Ｐk,i(-)および観測行列Ｈk,i、および、観測雑音ベ
クトルVkの分散Ｒｋを用いると、観測値ベクトルＣｋの
予測値Ｃｋ(-)、その予測値Ｃｋ(-)に対する誤差共分散
行列Ｓk(-)、および、追尾ゲートを定める条件式を、次
式（４２）〜（４４）の如く表すことができる。

【０１４４】

【数２６】

【０１４５】ステップ７６では、上記（３７）〜（４
１）式に従って、上記ステップ７４で選択された追尾フ
ィルタに対応する予測値ベクトルＢk,i(-)、予測誤差共
分散行列Ｐk,i(-) 、ゲイン行列Ｋk,i、平滑値ベクトル
Ｂk,i(+)、および、予測誤差共分散行列Ｐk,i(+)が演算
される。本ステップ７６の処理により上記図８に示す第
２追尾フィルタ部７２が実現される。

【０１４６】追尾目標が非旋回運動中である場合は、そ
の追尾目標に、ｘ軸方向、ｙ軸方向およびｚ軸方向の何
れにも加速度は生じない。従って、その追尾目標の運動
状態は、位置および速度のみで正確に把握することがで
きる。一方、追尾目標が旋回運動中である場合は、追尾
目標に対して旋回中心に向かう加速度が生ずる。従っ
て、その追尾目標の運動状態を正確に把握するために
は、追尾目標の加速度を検出することが必要である。

【０１４７】上記ステップ７６の処理によれば、追尾目
標が非旋回運動中である場合は、追尾目標の運動状態と
して、位置項（ｘ，ｙ，ｚ）および速度項（dxk/dt，dy
k/dt，dzk/dt）のみを含む平滑値ベクトルＢk,2(+)を求
めることができる。一方、追尾目標が旋回運動中である
場合は、追尾目標の運動状態として、位置項および速度
項に加えて加速度項（d２xk/dt２，d２yk/dt２，d２zk/
dt２）を含む平滑値ベクトルＢk,1(+)を求めることがで
きる。

【０１４８】このため、上記の処理によれば、追尾目標
が非旋回運動中である場合に不必要に演算負荷を高める
ことなく、追尾目標が旋回運動中である場合に、その追
尾目標の運動状態を正確に検出することができる。上記
ステップ７６の処理が終了すると、以後、上記（４２）
〜（４４）式に従って追尾ゲートが演算された後(ステ
ップ５６)、ステップ５８の処理が実行される。

【０１４９】上述の如く、本実施形態の目標追尾装置に
よれば、追尾目標の旋回状態を正確に検出すると共に、
追尾目標の旋回状態に応じて適切に９次元モデルと６次
元モデルとを切り換えることにより、追尾目標の運動状
態に関する優れた検出能力を効率良く実現することがで
きる。

【０１５０】尚、上記の実施形態においては、第２追尾
フィルタ７２により前記請求項９記載の「状態変数ベク
トル演算手段」が、追尾フィルタ制御部７０により前記
請求項９記載の「変数次数変更手段」が、それぞれ実現
されている。

【０１５１】また、上記の実施形態においては、第２追
尾フィルタ部７２を構成する追尾フィルタ１および追尾
フィルタ２により前記請求項１０記載の「第１追尾フィ
ルタ手段」および「第２追尾フィルタ手段」が、追尾フ
ィルタ制御部７０により前記請求項１０記載の「変数次
数変更手段」が、それぞれ実現されている。

【０１５２】実施の形態５．次に、図１０および図１１
を参照して、本発明の実施の形態５について説明する。
図１０は、本発明の実施の形態５の目標追尾装置のブロ
ック構成図を示す。尚、図１０において、図１に示す構
成部分と同一の部分には同一の符号を付してその説明を
省略または簡略する。

【０１５３】本実施形態の目標追尾装置は、上記図１に
示す駆動雑音制御部２６および追尾フィルタ部２８に代
えて、推移確率制御部７８および第３追尾フィルタ部８
０を備えている。本実施形態において、第３追尾フィル
タ部８０は、複数の運動モデルで構成される多重運動モ
デルに基づいて追尾目標の運動諸元を推定する。以下、
第３追尾フィルタ部８０が追尾目標の運動諸元を推定す
る手法について説明する。

【０１５４】本実施形態においては、多重運動モデルを
構成する運動モデルとして、追尾目標の位置、速度およ
び加速度を推定する９次元モデル(以下、運動モデル1と
称す)と、位置項および速度項のみを推定する６次元モ
デル(以下、運動モデル2と称す)とが設定されている。
運動モデル１は、旋回運動中の追尾目標の状態を正確に
把握するのに好適なモデルである。一方、運動モデル２
は、非旋回運動中の追尾目標の状態を正確に把握するの
み好適なモデルである。

【０１５５】第３追尾フィルタ部８０は、後述の如く、
運動モデル１および２の双方についてサンプリング時刻
tkにおける状態変数ベクトルＢｋの予測値等を演算す
る。以下、運動モデル１に対応する演算値と、運動モデ
ル２に対応する演算値との別を添字ｉまたはｊを用いて
表す。

【０１５６】運動モデル１に対応する状態変数ベクトル
Ｂk,1、および、運動モデル２に対応する状態変数ベク
トルＢk,2は、それぞれ次式（４５）、（４６）の如く
表すことができる。本実施形態の目標追尾装置は、これ
ら２つの状態変数ベクトルを統合することにより、次式
（４７）に示す９次元の統合状態変数ベクトルＢｋ、お
よび、Ｂk,iを演算する。

【０１５７】

【数２７】

【０１５８】尚、上記（４７）式中で用いられる次数整
合行列Ｆｉは、運動モデル１に対応するベクトル（９
次）の次数、および、運動モデル２に対応するベクトル
（６次）の次数を、共に統合状態変数ベクトルの次数と
同じ９次に整合させるための行列である。

【０１５９】状態変数ベクトルＢk,iに対する運動モデ
ルは、次式（４８）、（４９）により表すことができ
る。一方、状態変数ベクトルＢk,iに対する観測モデル
は、次式（５０）、（５１）で表すことができる。

【０１６０】

【数２８】

【０１６１】尚、上記（４８）式に示すΦk,iおよびω
k,iは、それぞれ、運動モデルｉ(i=1,2)に対応する状態
推移行列および駆動雑音ベクトルである。また、上記
（５０）式に示すＨk,iおよびｖkは、それぞれ、運動モ
デルｉ(i=1,2)に対応する観測行列、および、観測雑音
ベクトルである。

【０１６２】本実施形態において、運動モデル毎の予測
値ベクトルＢk,i(-)は、運動モデル毎に設定される状態
推移行列Φk,iと、後述する統合平滑値ベクトルＢk(+)
とを用いて次式（５２）の如く演算される。また、運動
モデル毎の予測誤差共分散行列Ｐk,i(-)は、運動モデル
毎に設定される状態推移行列Φk,iおよび分散Ｑk,iと、
後述する統合平滑誤差共分散行列Ｐk(+)とを用いて次式
（５３）の如く演算される。

【０１６３】

【数２９】

【０１６４】上記（５２）式に示す統合平滑値ベクトル
Ｂk(+)、および、上記（５３）式に示す統合平滑誤差共
分散行列Ｐk(+) は、運動モデル毎に演算される平滑値
ベクトルＢk,i(+)や平滑誤差共分散行列Ｐk,i(+)、およ
び、次数整合行列Ｆｉ等を用いて、次式（５４）または
（５５）の如く演算される。

【０１６５】

【数３０】

【０１６６】本実施形態において、運動モデル毎の平滑
値ベクトルＢk,i(+)および平滑誤差共分散行列Ｐk,i(+)
は、次式（５６）に示すゲイン行列Ｋk,iを用いて、次
式（５７）および（５８）の如く演算される。

【０１６７】

【数３１】

【０１６８】更に、上記（５４）式および（５５）式中
で用いられるβk,iは、時刻tkにおいて運動モデルｉが
成立する確率である。確率βk,iは、次式（５９）、
（６０）により演算される。

【０１６９】

【数３２】

【０１７０】尚、上記（５９）式で用いられる関数g(a;
b;c)は、平均ｂ、共分散行列ｃの３変量正規分布のａに
おける確率密度関数である。

【０１７１】上記（６０）式の演算には、推移確率Ｐij
が用いられている。推移確率Ｐijは、追尾目標の運動状
態が、運動モデルｊ(j=１または２)に適合する運動状態
から、運動モデルｉ(i=１または２)に適合する運動状態
に推移する確率である。推移確率Ｐijは、追尾目標の運
動状態を正確に検出するうえで重要な値である。

【０１７２】本実施形態において、推移確率Ｐijは、
ｉ＝ｊの場合、すなわち、連続する２回のサンプリング
の間に、追尾目標に適合する運動モデルが変化しない場
合、および、ｉ≠ｊの場合、すなわち、連続する２回
のサンプリングの間に、追尾目標に適合する運動モデル
が変化する場合のそれぞれについて、次式（６１）の如
く定義されている。

【０１７３】

【数３３】

【０１７４】上記（６１）式において、Δtkはサンプリ
ング間隔である。また、λkは追尾目標の状態に応じて
設定される目標用パラメータである。上記（６１）式に
よれば、目標パラメータλkが大きいほど、または、サ
ンプリング間隔Δtkが長期間であるほど、Ｐij（ｉ＝
ｊ）が小さな値となり、かつ、Ｐij（ｉ≠ｊ）が大きな
値となる。

【０１７５】目標パラメータλkには、次式（６２）に
示す如く、追尾目標が旋回運動中であると判定される場
合に旋回目標用パラメータλ1が代入されると共に、追
尾目標が非旋回運動中であると判別される場合に直進目
標用パラメータλ2が代入される。旋回目標用パラメー
タλ1は、直進目標用パラメータλ2に比して大きな値で
ある。

【０１７６】

【数３４】

【０１７７】従って、追尾目標が旋回運動中である場合
は、推移確率Ｐij（ｉ＝ｊ）が小さな値となり、推移確
率Ｐij（ｉ≠ｊ）が大きな値となる。一方、追尾目標が
非旋回運動中である場合は、推移確率Ｐij（ｉ＝ｊ）が
大きな値となり、推移確率Ｐij（ｉ≠ｊ）が小さな値と
なる。

【０１７８】追尾目標の旋回運動中は、追尾目標に適合
する運動モデルが、運動モデル１と運動モデル２との間
で推移する確率が高いと考えられる。従って、この場合
は、推移確率Ｐij（ｉ＝ｊ）が小さな値であり、かつ、
推移確率Ｐij（ｉ≠ｊ）が大きな値であることが適切で
ある。一方、追尾目標の非旋回運動中は、追尾目標に適
合する運動モデルが運動モデル１と運動モデル２との間
で推移する確率が低いと考えられる。従って、この場合
は、推移確率Ｐij（ｉ＝ｊ）が大きな小さな値であり、
かつ、推移確率Ｐij（ｉ≠ｊ）が小さな値であることが
適切である。

【０１７９】上記（６２）式の設定によれば、追尾目標
の旋回運動中、および、非旋回運動中に、共に上述した
適切な状態を形成することができる。このため、本実施
形態の目標追尾装置によれば、追尾目標の旋回状態に関
わらず、推移確率Ｐijを常に適切な値に設定することが
できる。

【０１８０】上記（５２）式および（５３）式により、
運動モデル毎に演算される予測値ベクトルＢk,i(-)は、
それぞれ、次式（６３）および（６４）により、統合予
測値ベクトルＢk(-)、および、統合予測誤差共分散行列
Ｐk(-)に統合することができる。

【０１８１】

【数３５】

【０１８２】上記（６３）式中、“Ｐij・βk-1,j”
は、時刻tk-1の時点で追尾目標に適合する運動モデルが
運動モデルｊであり、かつ、時刻tkの時点で追尾目標に
適合する運動モデルが運動モデルｉである確率を表して
いる。運動モデルｉに対する予測値ベクトルＢk,i(-)の
値は、その値“Ｐij・βk-1,j”が大きいほど統合予測
値ベクトルＢk(-)に大きく反映される。

【０１８３】“βk-1,ｊ”は、時刻tk-1の時点で追尾目
標に適合する運動モデルの番号とｊとが一致する場合に
大きな値となる。従って、“Ｐij・βk-1,j”は、ｊが
上記の条件を満たす場合に大きな値となる。ｊが上記の
条件を満たしている場合、“Ｐij・βk-1,j”は、Ｐij
が大きいほど大きな値となる。

【０１８４】上述の如く、Ｐijは、追尾目標が旋回運動
中である場合は、Ｐij（ｉ＝ｊ）が小さく、かつ、Ｐij
（ｉ≠ｊ）が大きくなるように設定されている。従っ
て、この場合、“Ｐij・βk-1,j”は、ｉ≠ｊの成立す
るｉについて大きな値となる。このため、追尾目標が旋
回運動中である場合、統合予測値ベクトルＢk,i(-)に
は、時刻tk-1の時点で追尾目標に適合していた運動モデ
ル（例えば運動モデル１）と異なる運動モデル（例えば
運動モデル２）に対応する予測値ベクトルＢk,i(-)が大
きく反映される。

【０１８５】一方、本実施形態において、Ｐijは、追尾
目標が非旋回運動中である場合は、Ｐij（ｉ＝ｊ）が大
きく、かつ、Ｐij（ｉ≠ｊ）が小さくなるように設定さ
れている。従って、この場合、“Ｐij・βk-1,j”は、
ｉ＝ｊの成立するｉについて大きな値となる。このた
め、追尾目標が非旋回運動中である場合、統合予測値ベ
クトルＢk(-)には、時刻tk-1の時点で追尾目標に適合し
ていた運動モデル（例えば運動モデル１）と同じ運動モ
デル（例えば運動モデル１）に対応する予測値ベクトル
Ｂk(-)が大きく反映される。

【０１８６】このように、本実施形態の目標追尾装置に
よれば、追尾目標の旋回運動中には、統合予測値ベクト
ルＢk(-)の演算において主導的に用いられる運動モデル
が変化し易い状態を形成することができ、また、追尾目
標の非旋回運動中には、統合予測値ベクトルＢk(-)の演
算において主導的に用いられる運動モデルが変化し難い
状態を形成することができる。

【０１８７】本実施形態において、観測値ベクトルＣｋ
の予測値Ｃｋ(-)、その予測値Ｃｋ(-)に対する誤差共分
散行列Ｓk(-)、および、追尾ゲートを定める条件式は、
上記（６３）式により演算される統合予測値ベクトルＢ
k(-)、上記（６４）式により演算される統合予測滑誤差
共分散行列Ｐk(-)、観測行列Ｈk、および、観測雑音ベ
クトルVkの分散Ｒｋを用いて次式（６５）〜（６７）の
如く表すことができる。

【０１８８】

【数３６】

【０１８９】図１１は、本実施形態の目標追尾装置にお
いて実行される一連の処理のフローチャートを示す。図
１１に示す一連の処理は、上記図３に示す一連の処理と
同様に、目標追尾処理の開始が要求された後、その終了
が要求されるまで繰り返し実行される。尚、図１１にお
いて、上記図３に示すステップと同一の処理を実行する
ステップについては、同一の符号を付してその説明を省
略または簡略する。

【０１９０】図１１に示すルーチンにおいては、ステッ
プ５０の処理により追尾目標の旋回判定が実行された
後、ステップ８２の処理が実行される。ステップ８２で
は、推移確率Ｐijの設定値を制御する処理が実行され
る。本ステップ８２では、具体的には、上記（６２）式
に示す如く、追尾目標が旋回運動中であると判定されて
いる場合に目標パラメータλkにλ１を設定し、また、
追尾目標が非旋回運動中であると判定されている場合に
目標パラメータλkにλ２を設定すると共に、上記（６
１）式に従って推移確率Ｐijを演算する処理が実行され
る。本ステップ８２の処理により、上記図１０に示す推
移確率制御部７８が実現されている。

【０１９１】上記の設定によれば、追尾目標が旋回運動
中である場合に、主導的に用いられる運動モデルが推移
し易い状態を形成して、旋回目標に対する目標追尾装置
の追従性を高めることができる。また、上記の設定によ
れば、追尾目標が非旋回運動中である場合に、主導的に
用いられる運動モデルが推移し難い状態を形成して、観
測精度の安定化を図ることができる。

【０１９２】ステップ８４では、上記ステップ８２の処
理により演算された推移確率Ｐijを用いて、上述した多
重運動モデルに基づく手法で追尾目標の運動諸元を推定
する処理が実行される（上式（５２）〜(６０)、(６
３)、（６４））。

【０１９３】上記ステップ８４の処理が終了すると、以
後、上記（６５）式〜（６７）式により追尾ゲートが演
算された後(ステップ５６)、ステップ５８の処理が実行
される。

【０１９４】ところで、上記の実施形態においては、多
重運動モデルを構成する運動モデルの数を２つに設定し
ているが、本発明は、これに限定されるものではなく、
より多くの運動モデルにより多重運動モデルを構成する
こととしてもよい。

【０１９５】尚、上記の実施形態においては、第３追尾
フィルタ部８０が、運動モデル毎に予測値ベクトルＢk,
i(-)を演算することにより前記請求項１１記載の「多重
運動諸元推定手段」が、推移確率Ｐijを演算することに
より前記請求項１１記載の「推移確率演算手段」が、予
測値ベクトルＢk,i(-)を統合して統合予測値ベクトルＢ
k(-)を演算することにより前記請求項１１記載の「運動
諸元統合手段」が、それぞれ実現されていると共に、推
移確率制御部７８により前記請求項１１記載の「推移確
率制御手段」が実現されている。

【０１９６】実施の形態６．次に、図１２および図１３
を参照して、本発明の実施の形態６について説明する。
図１２は、本発明の実施の形態６の目標追尾装置のブロ
ック構成図を示す。尚、図１２において、図１に示す構
成部分と同一の部分には同一の符号を付してその説明を
省略または簡略する。

【０１９７】本実施形態の目標追尾装置は、上記図１に
示す駆動雑音制御部２６および追尾フィルタ部２８に代
えて、信頼度制御部８６および第４追尾フィルタ部８８
を備えている。本実施形態において、第４追尾フィルタ
部８８は、上記（５２）〜（５８）式、（６３）式、お
よび、（６４）式を用いて、実施の形態５の場合と近似
する手法で追尾目標の運動諸元、すなわち、統合状態変
数ベクトルＢｋを演算する。

【０１９８】上述した実施の形態５において、運動モデ
ルｉが成立する確率βk,iは、上記(５９)式および（６
０）式に基づいて演算される。本実施形態の目標追尾装
置は、信頼度制御部２４が、旋回判定部１６の旋回判定
結果に基づいて、確率βk,iを強制的に修正する点に特
徴を有している。

【０１９９】図１３は、本実施形態の目標追尾装置にお
いて実行される一連の処理のフローチャートを示す。図
１３に示す一連の処理は、上記図３に示す一連の処理と
同様に、目標追尾処理の開始が要求された後、その終了
が要求されるまで繰り返し実行される。尚、図１３にお
いて、上記図３に示すステップと同一の処理を実行する
ステップについては、同一の符号を付してその説明を省
略または簡略する。

【０２００】図１３に示すルーチンにおいては、ステッ
プ５０の処理により追尾目標の旋回判定が実行された
後、ステップ９０の処理が実行される。ステップ９０で
は、運動モデルの信頼度制御が実行される。本ステップ
９０では、具体的には、追尾目標が旋回運動中であると
判定されている場合に運動モデル１の成立確率βk,1を
“１”とし、かつ、運動モデル２の成立確率βk,2を
“０”とする処理、および、追尾目標が非旋回判定中で
あると判別される場合に運動モデル１の成立確率βk,1
を“０”とし、かつ、運動モデル２の成立確率βk,2を
“１”とする処理が実行される。

【０２０１】ステップ９２では、上記ステップ９０の処
理により設定された確率βk,iを用いて、上述した多重
運動モデルに基づく手法で追尾目標の運動諸元が推定さ
れる。上記ステップ９２の処理が終了すると、以後、ス
テップ５６以降の処理が実行される。

【０２０２】上記の処理によれば、追尾目標の運動状態
に応じて強制的に確率βk,iの値を“１”または“０”
とすることにより、追尾目標の旋回運動中には、旋回運
動の把握に適した運動モデル１の成立確率を高め、か
つ、追尾目標の非旋回運動中には直進運動の把握に適し
た運動モデル２の成立確率を高めることができる。この
ため、本実施形態の目標追尾装置によれば、追尾目標の
追尾に関して優れた追従性を実現することができる。

【０２０３】尚、上記の実施形態においては、第４追尾
フィルタ部８８が、運動モデル毎に予測値ベクトルＢk,
i(-)を演算することにより前記請求項１３記載の「多重
運動諸元推定手段」が、予測値ベクトルＢk,i(-)を統合
して統合予測値ベクトルＢk(-)を演算することにより前
記請求項１３記載の「第２運動諸元統合手段」が、それ
ぞれ実現されていると共に、信頼度制御部８６により前
記請求項１３記載の「信頼度制御手段」が実現されてい
る。

【０２０４】

【発明の効果】この発明は以上説明したように構成され
ているので、以下に示すような効果を奏する。請求項１
または請求項１５記載の発明によれば、追尾目標の旋回
状態が重心と異なる点の動きに基づいて検出される。追
尾目標の旋回中は、重心と異なる点に大きな動きが生じ
易い。このため、本発明によれば、追尾目標の旋回状態
を速やかに、かつ、正確に検出することができる。

【０２０５】請求項２記載の発明によれば、追尾目標の
長軸方向の端部の動きに基づいて追尾目標の旋回判定が
実行される。このため、本発明によれば、正確な旋回判
定を行うことができる。

【０２０６】請求項３記載の発明によれば、追尾目標の
ヒット出力の任意の点の動きに基づいて追尾目標の旋回
判定が実行される。このため、本発明によれば、正確な
旋回判定を容易に行うことができる。

【０２０７】請求項４記載の発明によれば、重心から所
定長離れた点の動きに基づいて追尾目標の旋回判定が実
行される。重心から所定長離れた点は、追尾目標の旋回
速度に応じた変化を示す。このため、本発明によれば、
追尾目標の旋回状態を正確に検出することができる。

【０２０８】請求項５記載の発明によれば、観測値と予
測値とを平滑することにより、重心の動きを精度良く表
す平滑値が演算される。平滑値の演算に用いられるゲイ
ンは、追尾目標の旋回状態に応じて変更される。このた
め、平滑値は、追尾目標が旋回運動中である場合も、追
尾目標が非旋回運動中である場合も、常に精度良く現実
の重心の状態に一致する。

【０２０９】請求項６記載の発明によれば、追尾目標が
旋回運動中である場合は、追尾目標が非旋回運動中であ
る場合に比して駆動雑音が大きな値に設定される。その
結果、所定ゲインが観測値重視の値になり、平滑値に観
測値が反映され易い状態が形成される。このため、この
ため、本発明によれば、追尾目標の旋回状態に関わら
ず、現実の重心の状態を精度良く表す平滑値を得ること
ができる。

【０２１０】請求項７または請求項１６記載の発明によ
れば、追尾目標の旋回状態に応じて追尾ゲートが設定さ
れるため、不必要な処理を実行することなく、優れた追
尾能力を実現することができる。

【０２１１】請求項８または請求項１７記載の発明によ
れば、追尾目標の旋回状態に応じてサンプリング間隔が
変更されるため、追尾目標の旋回運動中に集中的に観測
を行ない、追尾目標の非旋回運動中に、演算負荷の軽減
を図ることができる。

【０２１２】請求項９または請求項１８記載の発明によ
れば、追尾目標の運動状態を表す状態変数ベクトルの次
数が、追尾目標の旋回状態に応じて変更されるため、追
尾目標の運動諸元の推定を、運動状態に応じた適切な状
態変数に基づいて行なうことができる。

【０２１３】請求項１０記載の発明によれば、追尾目標
が旋回運動中である場合に追尾目標の位置および速度に
加えて加速度を含む状態変数ベクトルを検出することが
できると共に、追尾目標が非旋回運動中である場合に、
追尾目標の加速度を含まない状態変数ベクトルを検出す
ることができる。従って、本発明によれば、追尾目標の
非旋回運動中における演算負荷の抑制しつつ、追尾目標
の旋回運動中に優れた検出能力を確保することができ
る。

【０２１４】請求項１１または請求項１９記載の発明に
よれば、多重運動モデルに基づいて推定される運動諸元
を統合する際に用いられる推移確率が、追尾目標の旋回
状態に応じて変更されるため、旋回目標に対する追従性
を良くすることができる。

【０２１５】請求項１２記載の発明によれば、多重モデ
ルに、旋回状態の追尾目標の運動状態を正確に把握する
のに好適な第１運動モデルと、非旋回状態の追尾目標の
運動状態を正確に把握するのに好適な第２運動モデルと
が含まれているため、追尾目標の旋回運動中および非旋
回運動中の双方において、追尾目標の運動状態を正確に
把握することができる。

【０２１６】請求項１３または請求項２０記載の発明に
よれば、追尾目標の旋回状態に応じて、追尾目標の状態
を把握するうえで適切な運動モデルの成立確率が高めら
れるため、追尾目標の追尾に関する追従性を良好にする
ことができる。

【０２１７】請求項１４記載の発明によれば、追尾目標
の旋回運動中に、旋回運動中の追尾目標の把握に適した
運動モデルの成立確率を１とし、一方、追尾目標の非旋
回運動中に非旋回運動中の追尾目標の把握に適した運動
モデルの成立確率を１とすることができるため、追尾目
標の追尾に関する追従性を良好にすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態１の目標追尾装置のブロ
ック構成図である。

【図２】 図１に示すスイープ間相関部で作成されるタ
ーゲットテーブルの一例である。

【図３】 図１に示す目標追尾装置において実行される
一連の処理のフローチャートである。

【図４】 本発明の実施の形態２の目標追尾装置のブロ
ック構成図である。

【図５】 図４に示す目標追尾装置において実行される
一連の処理のフローチャートである。

【図６】 本発明の実施の形態３の目標追尾装置のブロ
ック構成図である。

【図７】 図６に示す目標追尾装置において実行される
一連の処理のフローチャートである。

【図８】 本発明の実施の形態４の目標追尾装置のブロ
ック構成図である。

【図９】 図８に示す目標追尾装置において実行される
一連の処理のフローチャートである。

【図１０】 本発明の実施の形態５の目標追尾装置のブ
ロック構成図である。

【図１１】 図１０に示す目標追尾装置において実行さ
れる一連の処理のフローチャートである。

【図１２】 本発明の実施の形態６の目標追尾装置のブ
ロック構成図である。

【図１３】 図１２に示す目標追尾装置において実行さ
れる一連の処理のフローチャートである。

【符号の説明】

１０ 量子化部、 １２ スイープ間相関部、 １４ 位置
算出部、 １６ 旋回判定部、 １８ 機首抽出部、 ２０
旋回判定用追尾フィルタ部、 ２４ 旋回判定実行部、
２６ 駆動雑音制御部、 ２８ 追尾フィルタ部、 ３２
追尾ゲート算出部、 ６２ ゲート制御部、 ６６ サンプ
リング間隔制御部、 ６８ 追尾フィルタ制御部、 ７０
第２追尾フィルタ部、 ７８ 推移確率制御部、 ８０ 第
３追尾フィルタ部、 ８６ 信頼度制御部、 ８８ 第４追
尾フィルタ部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−288846（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−113865（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−90027（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−347542（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−107986（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−130145（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−164275（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−325147（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−73656（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−186288（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−116778（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95

Claims (20)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 追尾目標の機影から追尾目標の重心を検
   出する機能を有する目標追尾装置であって、 前記重心と異なる前記追尾目標上の所定点の動きに基づ
   いて、前記追尾目標の旋回状態を検出する旋回状態検出
   手段を備えることを特徴とする目標追尾装置。
2. 【請求項２】 前記追尾目標の機影から前記追尾目標の
   長軸方向を検出し、前記追尾目標の前記長軸方向の端部
   を前記所定点とする所定点設定手段を備えることを特徴
   とする請求項1記載の目標追尾装置。
3. 【請求項３】 前記所定点を前記追尾目標のヒット出力
   の任意の点に設定する第2の所定点設定手段を備えるこ
   とを特徴とする請求項1記載の目標追尾装置。
4. 【請求項４】 前記重心から所定長離れた前記追尾目標
   上の点を前記所定点とする第３の所定点設定手段を備え
   ることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装置。
5. 【請求項５】 観測により、所定時刻における前記重心
   の状態を表す観測値を得る観測値取得手段と、 所定時刻前の前記追尾目標の動きに基づいて、前記所定
   時刻における前記重心の状態を表す予測値を予測する予
   測値取得手段と、 前記観測値と前記予測値とを所定ゲインで平滑すること
   により平滑値を得る平滑値取得手段と、 前記追尾目標の旋回状態に応じて前記所定ゲインを変更
   するゲイン変更手段と、 を備えることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装
   置。
6. 【請求項６】 前記ゲイン変更手段は、駆動雑音を含む
   パラメータに基づいて、前記駆動雑音が大きいほど前記
   平滑値に前記観測値が大きく反映されるように前記所定
   ゲインを演算するゲイン演算手段と、 前記追尾目標が旋回運動中である場合に、前記追尾目標
   が非旋回運動中である場合に比して前記駆動雑音を大き
   な値とする駆動雑音制御手段と、 を備えることを特徴とする請求項５記載の目標追尾装
   置。
7. 【請求項７】 所定時刻前の前記追尾目標の状態に基づ
   いて、所定時刻における前記追尾目標の存在領域を予測
   し、その予測領域を前記所定時刻における追尾ゲートと
   して設定する追尾ゲート設定手段と、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて前記追尾ゲートの大
   きさを変更するゲート制御手段と、 を備えることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装
   置。
8. 【請求項８】 前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前
   記追尾目標を監視するサンプリング間隔を制御するサン
   プリング間隔制御手段を備えることを特徴とする請求項
   １記載の目標追尾装置。
9. 【請求項９】 前記追尾目標の運動状態を表す所定次数
   の状態変数を含む状態変数ベクトルを求める状態変数ベ
   クトル演算手段と、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記所定次数を変
   更する変数次数変更手段と、 を備えることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装
   置。
10. 【請求項１０】 前記状態変数ベクトル演算手段は、前
    記追尾目標の位置、速度および加速度で構成される第１
    の状態変数ベクトルを求める第１追尾フィルタ手段と、 前記追尾目標の位置および速度で構成される第２の状態
    変数ベクトルを求める第２追尾フィルタ手段と、を備
    え、 前記変数次数変更手段は、前記追尾目標の旋回状態に基
    づいて、前記第１追尾フィルタ手段および前記第２追尾
    フィルタ手段の何れか一方を選択的に作動させることを
    特徴とする請求項９記載の目標追尾装置。
11. 【請求項１１】 複数の運動モデルのそれぞれに対応す
    る前記追尾目標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定
    手段と、 前記複数の運動モデル間の推移確率を求める推移確率演
    算手段と、 前記複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
    標の運動諸元を、前記推移確率を基礎として統合する運
    動諸元統合手段と、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて前記推移確率を変更
    する推移確率制御手段と、 を備えることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装
    置。
12. 【請求項１２】 前記複数の運動モデルは、前記追尾目
    標の位置、速度および加速度で構成される状態変数ベク
    トルを推定する第１運動モデルと、前記追尾目標の位置
    および速度で構成される状態変数ベクトルを推定する第
    ２運動モデルと、を含むことを特徴とする請求項１１記
    載の目標追尾装置。
13. 【請求項１３】 複数の運動モデルのそれぞれに対応す
    る前記追尾目標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定
    手段と、 前記複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
    標の運動諸元を、前記複数の運動モデルの成立確率を基
    礎として統合する第２運動諸元統合手段と、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記追尾目標の状
    態を把握するうえで適切な運動モデルの成立確率が相対
    的に高まるように前記複数の運動モデルに対する成立確
    率を設定する信頼度制御手段と、 を備えることを特徴とする請求項１記載の目標追尾装
    置。
14. 【請求項１４】 前記複数の運動モデルは、前記追尾目
    標の位置、速度および加速度で構成される状態変数ベク
    トルを推定する第１運動モデルと、前記追尾目標の位置
    および速度で構成される状態変数ベクトルを推定する第
    ２運動モデルとを含み、 前記信頼度制御手段は、追尾目標の旋回運動中に前記第
    １運動モデルの成立確率を１とし、かつ、前記第２運動
    モデルの成立確率を０とし、また、追尾目標の非旋回運
    動中に前記第１運動モデルの成立確率を０とし、かつ、
    前記第２運動モデルの成立確率を０とすることを特徴と
    する請求項１３記載の目標追尾装置。
15. 【請求項１５】 追尾目標の機影から追尾目標の重心を
    検出するステップを有する目標追尾方法であって、 前記重心と異なる前記追尾目標上の所定点の動きに基づ
    いて、前記追尾目標の旋回状態を検出する旋回状態検出
    ステップを備えることを特徴とする目標追尾方法。
16. 【請求項１６】 所定時刻前の前記追尾目標の状態に基
    づいて、所定時刻における前記追尾目標の存在領域を予
    測し、その予測領域を前記所定時刻における追尾ゲート
    として設定する追尾ゲート設定ステップと、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて前記追尾ゲートの大
    きさを変更するゲート制御ステップと、 を備えることを特徴とする請求項１５記載の目標追尾方
    法。
17. 【請求項１７】 前記追尾目標の旋回状態に基づいて、
    前記追尾目標を監視するサンプリング間隔を制御するサ
    ンプリング間隔制御ステップを備えることを特徴とする
    請求項１５記載の目標追尾方法。
18. 【請求項１８】 前記追尾目標の運動状態を表す所定次
    数の状態変数を含む状態変数ベクトルを求める状態変数
    ベクトル演算ステップと、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記所定次数を変
    更する変数次数変更ステップと、 を備えることを特徴とする請求項１５記載の目標追尾方
    法。
19. 【請求項１９】 複数の運動モデルのそれぞれに対応す
    る前記追尾目標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定
    ステップと、 前記複数の運動モデル間の推移確率を求める推移確率演
    算ステップと、 前記複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
    標の運動諸元を、前記推移確率を基礎として統合する運
    動諸元統合ステップと、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて前記推移確率を変更
    する推移確率制御ステップと、 を備えることを特徴とする請求項１５記載の目標追尾方
    法。
20. 【請求項２０】 複数の運動モデルのそれぞれに対応す
    る前記追尾目標の運動諸元を推定する多重運動諸元推定
    ステップと、 前記複数の運動モデルのそれぞれに対応する前記追尾目
    標の運動諸元を、前記複数の運動モデルの成立確率を基
    礎として統合する第２運動諸元統合ステップと、 前記追尾目標の旋回状態に基づいて、前記追尾目標の状
    態を把握するうえで適切な運動モデルの成立確率が相対
    的に高まるように前記複数の運動モデルに対する成立確
    率を設定する信頼度制御ステップと、 を備えることを特徴とする請求項１５記載の目標追尾方
    法。